Geri Dön

Izgara tabanlı bir ortamda kısmi kapsama kısıtları altında hücresel ağ yerleşiminin optimizasyonu

Optimization of cellular network deployment under partial coverage constraints in a grid-based environment

  1. Tez No: 1016948
  2. Yazar: BURAK ÇALIK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TUFAN DEMİREL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sistem Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kentsel alanlarda mobil iletişim hizmetlerine olan talebin artması, hücresel ağların daha etkin ve maliyet duyarlı biçimde planlanmasını gerekli kılmaktadır. Literatürde yaygın olarak ele alınan tam kapsama temelli yaklaşımlar, yüksek kurulum ve işletme maliyetleri nedeniyle çoğu zaman uygulanabilirliğini yitirmektedir. Bu nedenle, belirli bir kapsama oranının yeterli kabul edildiği kısmi kapsama stratejileri, gerçekçi ve sürdürülebilir bir planlama alternatifi olarak öne çıkmaktadır. Bu tez çalışmasında, hücresel ağ yerleşim problemi kısmi kapsama koşulu altında ele alınmış ve çalışma alanı iki boyutlu bir ızgara yapısı kullanılarak modellenmiştir. Izgara hücrelerinin her biri potansiyel kullanıcı talebini temsil etmekte olup, bir baz istasyonunun yerleştirildiği hücre ile birlikte çevresindeki sekiz komşu hücreyi kapsadığı varsayılmıştır. Çalışmanın temel amacı, tüm hücrelerin en az %70'inin kapsama alanı içerisinde kalmasını sağlayacak şekilde, kullanılacak baz istasyonu sayısının minimize edilmesidir. Problem, tamsayılı doğrusal programlama yaklaşımı ile matematiksel olarak formüle edilmiş ve baz istasyonu yerleşim kararları ikili değişkenler aracılığıyla ifade edilmiştir. Geliştirilen modelin kurulumu, çözümü ve sonuçların analizi için Python programlama dili kullanılmıştır. Python ortamında, optimizasyon kütüphaneleri aracılığıyla model çözülmüş; elde edilen çözümler görselleştirme ve karşılaştırmalı analiz yöntemleriyle değerlendirilmiştir. Farklı ızgara boyutları ve kapsama senaryoları altında elde edilen sonuçlar, modelin esnekliğini ve uygulanabilirliğini ortaya koymuştur. Elde edilen bulgular, Python tabanlı optimizasyon yaklaşımının, kısmi kapsama gereksinimi altında hücresel ağ planlamasında etkili ve pratik çözümler sunduğunu göstermektedir. Bu çalışma, gerçekçi varsayımlarla geliştirilmiş modeli ve hesaplama destekli yaklaşımıyla literatüre katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

The growing demand for mobile communication services in urban areas has intensified the need for efficient and cost-aware cellular network planning methods. Conventional approaches in the literature often focus on achieving full coverage across the service area; however, such strategies frequently lead to excessive infrastructure costs and limited practical feasibility. As a result, partial coverage strategies, where a predefined portion of the service demand is considered sufficient, have emerged as a more realistic alternative. In this thesis, the cellular network deployment problem is addressed under partial coverage conditions using a grid-based modeling framework. The service area is represented as a two-dimensional grid, where each cell corresponds to potential user demand. A base station is assumed to provide coverage to its own cell as well as to the eight adjacent neighboring cells. The primary objective of the study is to minimize the number of deployed base stations while ensuring that at least 70% of the grid cells are covered. The problem is formulated as an integer linear programming model, with binary decision variables representing base station placement decisions. The implementation, solution, and analysis of the proposed optimization model are carried out using the Python programming language. Python-based optimization libraries are employed to solve the model efficiently, while visualization and data analysis tools are used to evaluate and compare the obtained solutions under different grid sizes and coverage scenarios. The computational results demonstrate that the proposed Python-based optimization approach can effectively generate balanced solutions that reduce deployment costs while maintaining an acceptable level of service coverage. The study highlights the practicality of partial coverage planning and emphasizes the role of Python as a flexible and powerful tool for solving real-world cellular network design problems.

Benzer Tezler

  1. Balıkesir tavukçuluk işletmelerinin yapısal özellikleri üzerinde bir inceleme

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET TOSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatEge Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

  2. Yarıiletken güneş pilleri ve verimlilikleri

    Başlık çevirisi yok

    SALİH KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Fizik ve Fizik MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    DOÇ. DR. MUHSİN ZOR

  3. Izgara sistem davranışının farklı mesnet durumları altında irdelenmesi

    Behavior of grid system with various support conditions

    HAKAN ÖRNEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUĞRUL TANKUT